Utilizza una build TensorFlow Lite personalizzata

Questa pagina descrive una vecchia versione di Firebase ML. Nella versione più recente, puoi utilizzare qualsiasi versione di TensorFlow Lite che funzioni con i tuoi modelli personalizzati, quindi la procedura riportata di seguito non è necessaria.

Se sei uno sviluppatore ML esperto e la libreria TensorFlow Lite predefinita non soddisfa le tue esigenze, puoi utilizzare una build TensorFlow Lite personalizzata con ML Kit. Ad esempio, potresti voler aggiungere operazioni personalizzate.

Prerequisiti

• Un ambiente di compilazione TensorFlow Lite funzionante

Raggruppamento di una versione personalizzata di TensorFlow Lite per Android

Crea l'AAR di TensorFlow Lite:

bazel build --cxxopt='--std=c++11' -c opt        \
  --fat_apk_cpu=x86,x86_64,arm64-v8a,armeabi-v7a   \
  //tensorflow/lite/java:tensorflow-lite

Verrà generato un file AAR in bazel-genfiles/tensorflow/lite/java/. Pubblica l'AAR TensorFlow Lite personalizzato nel tuo repository Maven locale:

mvn install:install-file -Dfile=bazel-genfiles/tensorflow/lite/java/tensorflow-lite.aar -DgroupId=org.tensorflow \
  -DartifactId=tensorflow-lite -Dversion=0.1.100 -Dpackaging=aar

Infine, nell'app build.gradle, esegui l'override di TensorFlow Lite con la tua versione personalizzata:

implementation 'org.tensorflow:tensorflow-lite:0.1.100'